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　　　　此外，还有一些字明明关联不大，却常常被人们误解。举个例子，你知道“于”字的繁体字是什么吗？或许有人会说是“於”，但实际上，“于”字的繁体字就是它本身。“于”和“於”原本是两个不相关的字，只是因为读音相近，近代时已经将它们混用，后来干脆就合二为一，成为一个字。但在古代，极少出现将“于”字写成“於”的情况。

那么，这个像“药物”一样的锂载体分子是怎么找出来的呢？科研团队利用人工智能技术结合化学知识，将分子结构和性质数字化，通过引入有机化学、材料工程技术等方面大量的关联知识，构建数据库，在多次实验后获得了这种新的锂离子载体分子。

　　　　沈阳表示，将AI可用数据的现状比作传统矿产资源，并非单纯因为数据“总量”枯竭，更像是随着“矿藏”不断开采，能轻松获取的优质“矿石”（高质量数据）变少了，剩下的数据要么同质化较高、要么质量较低，因此无法直接满足新一代大模型的训练需求。如今的数据可能仍有海量存在，但充斥着偏见、不一致或缺乏标注，类似于经过开采剩余的矿石贫矿化严重，需要更多的精炼和加工。